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网站分析之用户行为分析

发表时间:2019-03-03 来源:互联网 作者:张家梁

手机网站和PC端网站进行适配的时候就存在很大难度,虽然百度提供适配规则,然而还是跟我们带来困扰。濮阳网站建设该如何优化手机网站?

    前面根据用户的特征对用户做了分类,设定了一些常用的用户指标和值得关注的用户指标,


    基于这些分类用户指标的分析可以发现用户运营和推广中的诸多问题,其中活跃用户和流失用户


    的定义中已经用到了与用户行为相关的指标,这里重点介绍常用的用户行为分析指标以及基于用


    户行为的分析。


    如果以网站的用户为主体去理解点击流数据,其实它记录的就是用户在网站中的所有行为数


    据。培训专家佘世维在讲座中常说:行为决定习惯,习惯决定性格,性格决定命运。古语也有类


    似的话:积行成习,积习成性,积性成命。虽然不能说从用户在网站的行为就能判断用户的性格


    甚至命运,但如果要从用户在网站的行为中判断用户对网站的期望和喜好还是可以的,关键在于


    如何处理和分析这些行为数据。


    每个用户行为指标的分析价值


    点击流数据记录了用户在网站的几乎所有行为动作,衍生出许多行为指标,有些指标是所有


    网站都统一的,比如访问频率、平均停留时长等;有些指标根据网站的特征定制,比如电子商务


    网站的消费行为、社区网站的内容发布行为和社交媒介的信息互动行为。我习惯将用户的行为指


    标分为三大类,即黏性、活跃和产出,每个分类可以包含多个行为指标来共同衡量用户在这三类


    中的行为表现,进而区分用户的行为特征,对用户进行分类或者综合评定,如图6-7所示。


    用户行为指标中的黏性主要关注用户在一段时间内持续访问和使用网站的


    情况,更强调一种持续的状态,这里将“访问频率’’和“访问间隔时间’’两个指标归到了黏


    性的分类;活跃则更多地针对用户每次的访问过程,考察用户访问中的参与度。


    所以对统计期中用户的每次访问取了平均值,选择“平均访问时长’’和“平


    均访问页面数’’来衡量活跃;黏性和活跃从用户的访问情况衡量用户可能创造的价值,可能是显


    性也可能是隐性,如品牌、口碑等,但产出直接根据网站的业务衡量用户创造的直


    接价值输出,如电子商务网站可以选择“订单数’’和“客单价”,一个衡量产出的频率,另一个


    衡量平均产出价值的大小。


    用户行为分析注意点!


    在统计用户行为指标进行分析时,需要注意选择合适的时间段,时间段的长度不能过短,不然无


    法体现用户长期和持续性的行为特征,黏性指标的分析会不准确;同时短期的用户行为也会误导对用


    户整体特征和价值的判断,有可能用户在该段时间内极度活跃或者极度低调,也可能用户在短时间内


    创造了高产出,但从长期看用户创造的价值并没有那么高。


    用户行为指标统计的时间段可以根据网站业务特点和用户的行为密度进行选择,对于一般的网


    站,建议每月统计一次比较合适,可以针对某些用户或分类来比较每月的行为指标数据的变化。


    根据需要,可以创造其他的用户行为分类,也可以基于这三类,每个类别添加不同的行为指


    标,前提是每个行为分类能够体现其分析的价值,并且每个分类下的指标可以有效地衡量这个分


    类的绩效表现,尽量保证分类和指标分析上的独立性,不存在作用的重叠。比如,在黏性使用了


    访问频率、访问次数越多,相应的总的访问页面数也越多,如果在活跃中选择总


    指标间就存在相互的关联性,进而对分析结果产生重复的影响,所以这里选择每


    个访问的平均访问页面数来保证指标的独立性。基于行为分类和指标的独立性,就能体现出不同


    的分析价值。


    用户行为分析还有一种更简单的方法——阼^分析,仅选择三个指标:


    女最近一次消费


    女消费频率


    女消费金额


    分析原先用于传统营销、零售业等领域,适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业,


    只要任何有数据记录的消费都可以用于分析。在网站分析中电子商务网站可以直接套用,其他网


    站也可以基于阼”的分析思路进行修改后使用。


    提取相关数据之前,首先需要确定数据的时间跨度,根据网站销售物品的差异,确定合适的


    时间跨度。如果经营的是快速消费品,可以确定时间跨度为一个季度或者一个月;如果销售的产


    品更替的时间相对久些,如电子产品,可以确定时间跨度为一年、半年或者一个季度。因为阶”


    也是基于用户持续行为的分析,所以不建议获取短时间内的数据。


    其中最近一次消费取出来的数据是一个时间点,需要计算与当前时间的间隔,


    单位可以是天,也可以是小时;消费频率这个指标可以直接对每位用户的消费


    次数进行计数得到;消费金额这里取的是该时间段内每位用户的消费总额,通过


    相加求得。获取三个指标的数据以后,需要计算每个指标数据的均值,分别以


    八似来表示,最后通过将每位客户的三个指标与均值进行比较,可以将客户细分为8


    类,见表6-1

网站分析之用户行为分析

    表6-1分析用户分类


    注:“个”表示大于均值,“I”表示小于均值


    表6-1中,我们可以认为当消费金额大于均值时该用户能够创造较高价值,因此是网站的重


    要用户;访问频率高于均值,用户访问比较持续,应该保持这种持续性,而访问频率过低的用户


    需要提升他们的访问频率,属于需要发展的用户;最近访问间隔从某种程度上反映用户流失的倾


    向,间隔时间越长用户流失的可能性越大,对于这类用户需要重点挽留。


    阶咐莫型包括三个指标,无法用平面坐标图来展示,所以这里使用三维坐标系进行展示,其

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